用python编写假设从V1到V9的线路如下图所示,请根据信息实现最优决策:最短路程到达、最省时到达等线路规划。 说明:用户驾车出行由于出行目的的不同对道路路线选择的要求也有不同。例如,有的希望在途中的路程尽可能短,有的则可能希望路程中时间最短,有的希望过路费最少。为了能满足广大旅客的需求,编制一个城市交通咨询模拟系统,选取城市部分位置、道路抽象为程序所需要图的顶点和边,并以城市道路长度(路程),道路的某时段的速度等信息作为图结点中的弧信息,为旅客提供这两种最优决策的交通咨询
时间: 2023-12-06 11:40:49 浏览: 47
这个问题可以使用图论中的最短路径算法来解决。我们可以用python中的networkx库来实现。
首先,我们需要创建图。我们可以使用networkx库中的Graph()函数来创建一个空的图,然后使用add_edge()函数来添加边。每一条边都有权重,例如路程长短、时间长短等信息都可以作为权重。
``` python
import networkx as nx
# 创建图
G = nx.Graph()
# 添加边和权重
G.add_edge('V1', 'V2', weight=10)
G.add_edge('V1', 'V3', weight=20)
G.add_edge('V2', 'V4', weight=30)
G.add_edge('V2', 'V5', weight=40)
G.add_edge('V3', 'V4', weight=50)
G.add_edge('V4', 'V6', weight=60)
G.add_edge('V4', 'V7', weight=70)
G.add_edge('V5', 'V7', weight=80)
G.add_edge('V6', 'V8', weight=90)
G.add_edge('V7', 'V9', weight=100)
G.add_edge('V8', 'V9', weight=110)
```
接下来,我们可以使用Dijkstra算法来计算最短路径或最省时路径。我们可以使用networkx库中的shortest_path()函数来计算最短路径。例如,如果我们想要计算从V1到V9的最短路径,我们可以这样写:
``` python
# 计算从V1到V9的最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, source='V1', target='V9', weight='weight')
print('最短路径为:', shortest_path)
```
如果我们想要计算从V1到V9的最省时路径,我们可以使用Dijkstra算法的变体——最短时间路径算法。我们可以将边的权重定义为路程除以速度。例如,如果我们假设每条边都有一个速度,我们可以这样写:
``` python
# 添加边和权重
G.add_edge('V1', 'V2', weight=10/40) # V1-V2的速度为40km/h
G.add_edge('V1', 'V3', weight=20/30) # V1-V3的速度为30km/h
G.add_edge('V2', 'V4', weight=30/50) # V2-V4的速度为50km/h
G.add_edge('V2', 'V5', weight=40/60) # V2-V5的速度为60km/h
G.add_edge('V3', 'V4', weight=50/40) # V3-V4的速度为40km/h
G.add_edge('V4', 'V6', weight=60/50) # V4-V6的速度为50km/h
G.add_edge('V4', 'V7', weight=70/60) # V4-V7的速度为60km/h
G.add_edge('V5', 'V7', weight=80/60) # V5-V7的速度为60km/h
G.add_edge('V6', 'V8', weight=90/50) # V6-V8的速度为50km/h
G.add_edge('V7', 'V9', weight=100/60) # V7-V9的速度为60km/h
G.add_edge('V8', 'V9', weight=110/40) # V8-V9的速度为40km/h
# 计算从V1到V9的最短时间路径
shortest_time_path = nx.shortest_path(G, source='V1', target='V9', weight='weight')
print('最短时间路径为:', shortest_time_path)
```
这里的路程单位是千米,速度单位是千米/小时。我们可以根据具体情况来设置边的权重。